小波变换在电塔结构损伤识别中的应用

输电塔体的倒塌导致大面积电力瘫痪造成的损伤不可估量,因此保障电塔结构的健康是输电线路安全运营的重要保障.首先,利用视频传感器采集电塔结构在随机振动下的视频图像,从视频图像中分析得出电塔结构的动力响应参数,进行小波分析,定位电塔结构的损伤时间以及电塔结构的损伤位置.结果 表明,随机荷载下时程数据经小波分解能够判断出输电塔...     

小波变换在信号奇异性分析中的应用

阐述了在奇异信号分析中,小波变换较傅立叶变换及短时傅立叶变换的优势,描述了小波变换在奇异信号分析中的应用。     

小波变换在输电塔结构损伤位置识别中的应用

采用小波变换极大值在多尺度上的变换规律表征信号突变点的性质,从而确定信号有无奇异点并确定其位置,进而对等截面悬臂梁进行损伤位置识别。然后将该小波变换方法应用于大型输电铁塔的损伤位置识别。考虑到对大型结构施加荷载和监测变形曲线较为困难,提出了利用环境激励下的加速度响应沿高度变化的曲线作为基本信息进行小波变换的识别方法。结果表明,该方法能有效地识别沿高度刚度均匀分布或渐变的高耸格构式塔架的损伤位置,对存在刚度突变的塔架无法有效地识别刚度突变处的损伤。     

小波变换在摆式列车倾摆系统故障诊断中的应用

分析了摆式列车倾摆控制系统的可能故障,提出了由信号的小波变换奇异点在多尺度上的综合表现是否有突变来检测倾摆控制系统的执行器和传感器故障并对陀螺仪故障诊断进行了计算机仿真分析,结果表明,小波变换法诊断摆式列车倾摆系统故障有明显的优越性。     

小波滤波的频率结构分析及其在表面形貌分析中的应用

分析论证了Ｍａｌｌａｔ快速小波变换和小波包数据分析的频率结构关系，为小波方法在工程中的应用提供了理论依据，并给出了小波变换及其频率结构关系在表面形貌分析中的应用方法和技巧。     

基于小波包分析的结构损伤预警方法研究

通过研究小波包理论,对连续梁在瞬态荷载冲击下节点的加速度信号进行小波包分析,并提取了损伤前后各频段的节点能量特征向量变化和不同模态的频率变化进行比较分析,证明节点能量特征向量对损伤更加敏感．     

基于小波变换的钢丝绳缺陷信号检测与分析

应用漏磁通检测法,采用磁敏检测元件-霍尔感元件可以获得该磁场的变化情况,缺陷信号是一随机出现的局部异常信号,即奇异信号。通常它叠加于背景噪声信号之上,是一空间域变信号,小波分析能满足“信号频率越高,相应的窗口越小”的这一时频局部化分析要求,如果选择小波为光滑函数的一阶导数,则由小波变换的幅值（模值）极大点就可以检测到缺陷信号的突变点（奇点）,即缺陷,由模极大值的位置也就确定了钢丝绳缺陷所在的位置。     

基于小波的信号到达时间定位方法

讨论了一种新的超声信号到达时间检测方法．运用小波的奇异点定位功能，将小波函数为拟小波的小波变换与希尔伯特变换相结合，对经过希尔伯特变换后的超声波信号进行5层小波分解，利用分解结果计算出超声波信号到达接收超声传感器的时间．实验中用超声传感器采集空气中传播的超声波数据测试结果，得到较精确的结果．与一般的小波变换处理的结果相比较，此方法对检测在任意时间区间上为一致Lipschitzoo的具正弦函数特性的超声波信号的到达时间点比较适用．     

小波分析在桥梁健康监测中的应用研究

基于钢筋混凝土梁信号采集试验,选用恰当的小波基函数,利用小波分析技术在信号处理和数据分析领域的优势,通过小渡分析对信号进行分解和重构,分析桥梁结构在振动时振动信号的奇异性,最终可实现桥梁健康监测中的损伤预警和对结构工程损伤的早期诊断,从而为结构的维修加固提供可靠的依据。     

小波技术在车牌识别中的应用

详细论述了车牌识别技术的原理和常用方法,叙述了车牌识别过程的特点和难点,并针对上述情况,提出了利用小波技术可以解决车牌图像预处理、图像分割和字符识别等过程的理论依据。同时,以字符识别为例给出了以小波变换为核心的算法。     

综合识别指标在桥梁结构损伤识别中的应用

提出一种应用振动模态频率变化值和静力位移变化值之比而建立的综合识别指标对桥梁损伤进行分析与评定.试验结果表明,应用该方法能够对损伤的位置和程度进行准确的定位和评估.既安全又方便,可为现在的桥梁检测提供参考.     

Structural Damage Identification via Pseudo Strain Energy Density and Wavelet Packet Transform

Based on strain signals,a new time-domain methodology for detecting the beam local damage has been developed.The pseudo strain energy density (PSED) is defined and used to build two major damage indexes,the average pseudo strain energy density (APSED) and the average pseudo strain energy density rate (APSEDR).Probability and mathematical statistics are utilized to derive a standardized damage index.Furthermore,by applying the analytic relation between the strain energy release rate and the stress intensity factor,an analytic solution of crack depth is derived.For the dynamic strain signals,the wavelet packet transform is used to pre-process measured data.Finally,a numerical simulation indicates that this method can effectively identify the damage location and its absolute severity.     

基于RBF神经网络设计的桥梁结构损伤识别方法研究

首先根据桥梁结构的动力特性分析,构造了用于结构损伤识别的损伤标示量,并从理论上分析了该参数用于结构损伤识别的可行性.然后,从径向基函数(RBF)神经网络结构、网络设计和网络训练算法等方面论述了RBF神经网络理论,着重说明RBF网络的调用及径向基函数中心和宽度的确定步骤.最后,以一座装配式预应力钢筋混凝土系杆拱桥为工程实例,通过改变构件的弹性模量降低单元刚度来模拟结构损伤程度,并以任意三组向量对网络进行测试,说明了基于频率参数和RBF网络方法的结构损伤识别的可行性和准确性.     

蒙特卡罗法在桥梁损伤识别中的应用

以桥梁结构损伤识别为研究对象,采用模态应变能损伤识别与蒙特卡罗法相结合的方法,讨论了测试噪声对桥梁结构损伤定位的影响。在分析过程中对模态的阶数、单损伤、多损伤及损伤部位等进行了研究,依据噪声影响下的模态应变能变化率定位结构损伤。以某连续梁桥为例验证了方法的有效性,利用蒙特卡罗法进行了1万次的计算,得到在不同损伤程度、不同损伤位置随测试噪声水平变化的识别率。研究结果表明,损伤识别率更能表征损伤识别方法,且符合工程实际需要。     

基于BP神经网络和遗传算法的桥梁损伤识别方法研究

以钟祥汉江大桥的损伤识别为例，对基于BP神经网络和遗传算法的桥梁结构损伤诊断方法进行的实例应用研究，结果表明该方法兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。     

关于混凝土桥梁结构损伤的原因分析

根据桥梁结构本身的复杂性及桥梁地理位置的特殊性,分别就桥梁结构损伤的外部原因和内部原因进行分析,可为防止混凝土桥梁结构损伤提供参考。     

基于复Morlet小波变换的车体模态参数识别

详细推导了基于复Morlet小波变换的车体模态参数识别过程.对国内某高速动车组纯车体进行多点激励正弦扫频,利用随机减量法对车体振动响应信号进行随机减量处理,获取自由振动信号,首次运用小波理论对高速动车进行模态参数识别.同时也运用最小二乘法识别各阶振型.识别结果与商用软件Test.Lab对比,频率误差小于2％,说明小波分析适合用于高速车体这样复杂系统的参数识别.